用户管理的代码演练

故障演练 | 微服务架构下如何做好故障演练 微服务架构场景中,应用系统复杂切分散。长期运行时,局部出现故障时不可避免的。如果发生故障时不能进行有效反应,系统的可用性将极大地降低。故障演练是指模拟生产环境中可能出现的故障,测试系统或应用在面对故障时的反应和响应能力。故障演练可以模拟各种故障情况(网络故障、数据库故障、服务过载,CPU或内存异常等)。汇总并报告故障演练的结果,包括每个故障场景的模拟效果、记录的数据和监控指标等;分享演练中发现的问题,并制定改进方案,推进后续工作。 阅读详情
public class Test {

	public static void main(String[] args) {
		UserManager userManager = new UserManager(5);
		userManager.add(new User("苍井空", "12345", "苍井空"));
		userManager.add(new User("小泽玛利亚", "12345", "小泽玛利亚"));
		userManager.add(new User("苍井空", "12345", "苍井空"));
		userManager.add(new User("南波杏", "12345", "南波杏"));
		userManager.add(new User("薰樱子", "12345", "薰樱子"));
		userManager.add(new User("立花里子", "12345", "立花里子"));
		
		userManager.delete("石川施恩惠");
		userManager.update("苍井空", new User("石川施恩惠", "2334", "有码的我不看"));
		userManager.read("薰樱子");
	}

}

/**
 * 用户类,该类仅仅包含了用户的基本属性和对成员的操作
 * @author YiFan
 * @version 0.1.0 2014年6月3日12:38:16
 */
public class User {
	
	@Override
	public String toString() {
		return "User [userName=" + userName + ", password=" + password
				+ ", nickName=" + nickName + "]";
	}

	/**
	 * 构建一个新的用户对象
	 * @param userName 用户名
	 * @param password 密码
	 * @param nickName 昵称
	 */
	public User(String userName, String password, String nickName) {
		super();
		this.userName = userName;
		this.password = password;
		this.nickName = nickName;
	}
	
	@Override
	public User clone() throws CloneNotSupportedException {
		User user = new User(this.getUserName(), this.getPassword(), this.getNickName());
		return user;
	}
	public String getUserName() {
		return userName;
	}
	
	public String getPassword() {
		return password;
	}
	public void setPassword(String password) {
		this.password = password;
	}
	public String getNickName() {
		return nickName;
	}
	public void setNickName(String nickName) {
		this.nickName = nickName;
	}
	private String userName;
	private String password;
	private String nickName;
}

public class MyList {
	
	public int lenth() {
		return index;
	}
	public boolean add(Object obj) {
		if(index >= objs.length) {
			return false;
		}
		objs[index++] = obj;
		return true;
	}
	public void delete(int index) {
		for(int i=index; i<objs.length-1; i++) {
			objs[i] = objs[i+1];
		}
		this.index--;
	}
	public Object read(int index) {
		return objs[index];
	}
	public void update(int index, Object obj) {
		objs[index] = obj;
	}
	public Object[] list() {
		return objs;
	}
	public MyList(int nums) {
		super();
		objs = new Object[nums];
		
	}
	private Object[] objs;
	private int index;
}

public class UserManager {
	/**
	 * 返回特定用户的位置
	 * @param userName 要查找用户的用户名
	 * @return 用户所在的位置,如果返回-1表示查找失败
	 */
	public int getIndex(String userName) {
		for(int i=0; i<users.lenth(); i++) {
			User user = (User)users.read(i);
			if(user.getUserName().equals(userName)) {
				return i;
			}
		}
		return -1;
	}
	public UserManager(int nums) {
		this.users = new MyList(nums);
	}
	public void add(User user) {
		if((this.getIndex(user.getUserName()) == -1) && users.add(user)) {
			System.out.println("添加新用户成功!");
		} else {
			System.out.println("添加新用户失败");
		}
	}
	public void delete(String userName) {
		int index = this.getIndex(userName);
		if(index != -1) {
			users.delete(index);
			System.out.println("删除用户成功!");
		} else {
			System.out.println("删除用户失败!");
		}
	}
	public void read(String userName) {
		int index = this.getIndex(userName);
		if(index != -1) {
			//(User)users.read(index).toString();
			System.out.println(users.read(index).toString());// 多态的利用哦
		} else {
			System.out.println("读取失败");
		}
	}
	public void update(String userName, User user) {
		int index = this.getIndex(userName);
		if(index != -1) {
			users.update(index, user);
			System.out.println("修改成功:" + users.read(index).toString());
		} else {
			System.out.println("修改失败");
		}
		
	}
	private MyList users;
}

电影天堂爬虫代码.zip 文件里面有爬虫代码,还有爬取了电影天堂前7页的数据,里面电影的评分,导演,背景图片链接地址等等的一些相关信息,代码注释很清楚,找到对应的方法,改变对应的参数,就能够取自己想要的数据了 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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